1. 面试官：设计一个基于人工智能的特征工程自动化工具，能够根据数据自动提取并选择最有效的特征。

2. 面试官：探讨特征选择方法中的嵌入式方法和过滤式方法的优缺点，并提出针对大规模数据集的改进方案。

3. 面试官：介绍特征缩放方法中的标准化和归一化的区别，以及在不同数据分布下的适用性。

4. 面试官：阐述特征交叉与特征组合的概念，提出一种新颖的特征交叉方法并说明其应用场景。

5. 面试官：讨论高维数据处理中的稀疏特征和稠密特征的处理技巧，以及它们在模型训练中的影响。

6. 面试官：设计一种能够处理文本数据特征工程的方法，包括文本分词、词语编码和特征选择。

7. 面试官：探讨特征选择中的信息增益、方差阈值和相关性分析等方法，提出一种综合利用这些方法的特征选择策略。

8. 面试官：介绍特征降维方法中的主成分分析（PCA）和 t-SNE 方法的理论原理和应用案例。

9. 面试官：讨论时间序列数据特征提取的挑战，设计一种基于时间序列特征的模型预测方法。

10. 面试官：阐述特征工程在深度学习中的作用，探讨特征表达学习和模型训练的关系。